Inżynier ML potrzebuje niestandardowych bibliotek Pythona dostępnych w zadaniach przetwarzania, zadaniach szkoleniowych i potokach SageMaker. Która opcja zapewnia tę możliwość przy NAJMNIEJSZYM wysiłku implementacyjnym?
Wybierz odpowiedź
Dotknij opcji, aby sprawdzić swoją odpowiedź.
Poprawna odpowiedź: Zbuduj niestandardowy obraz Docker zawierający wymagane biblioteki, wypchnij go do Amazon ECR i użyj tego obrazu ECR dla zadań i potoków SageMaker..
Dlaczego to jest odpowiedź
Zbudowanie niestandardowego obrazu Docker z wymaganymi bibliotekami i wypchnięcie go do Amazon ECR to najbardziej efektywne rozwiązanie. SageMaker natywnie wspiera użycie niestandardowych obrazów Docker dla zadań przetwarzania, szkoleniowych i potoków, co minimalizuje wysiłek implementacyjny i zapewnia spójne środowisko. Ręczna instalacja bibliotek jest czasochłonna i nie skaluje się. Użycie instancji notebooka SageMaker do hostowania zadań jest nieefektywne i nie jest przeznaczone do uruchamiania potoków produkcyjnych. Wykonywanie kodu zewnętrznie na instancjach EC2 i przesyłanie wyników do S3 wprowadza niepotrzebną złożoność i dodatkowe punkty awarii.
Zdaj egzamin — bez niekończącego się szukania odpowiedzi
Uzyskaj wszystkie zweryfikowane pytania i wyjaśnienia do tego egzaminu w jednym miejscu i zaoszczędź godziny przygotowań. Ponad 1000 certyfikacji · Ponad 20 języków · Zacznij za darmo.
Zdaj egzamin szybciej → Karta nie jest wymagana